AI Coding率先打开规模化付费市场，AI视频生成加快进入内容生产环节，企业智能体开始探索复杂任务执行……近期，随着AI应用成为资本市场关注的新热点，大模型的商业化前景受到更多关注。
相比此前围绕模型性能和技术指标的竞争，如何将技术能力转化为客户愿意持续购买的产品与服务，正成为产业关注的新焦点（HK0360）。记者梳理发现，国产大模型凭借性能迭代、成本效率和开源生态优势，正在全球开发者市场扩大影响力，商业模式也从模型API调用向产品订阅、企业服务等方向拓展。
诸多受访人士认为，在应用场景持续扩大的背景下，如何发挥规模与成本优势，进一步打开高价值应用市场，形成持续增长的商业收入，成为国产大模型产业发展的新着力点。
企业付费需求增长
国产模型如何打开市场？
近期，A股市场AI短剧、影视、办公等应用概念板块活跃，多家券商在年度策略中看好AI应用商业化。硅谷风投机构Menlo Ventures最新报告估算，2026年企业AI应用市场年化规模达到773亿美元，上年为190亿美元，其中AI编程和企业聊天助手合计占76%。企业新增AI支出中，55%来自新增预算，22%来自原有软件预算调整。
全球企业开始为AI支付更多费用，国产模型能从中获得多少商业机会？从数据来看，国产开源模型调用表现持续活跃。据OpenRouter平台测算，11月2日至8日当周，上榜中国模型词元调用量达116.18万亿，环比增长16.71%，已连续28周超过美国模型。Menlo Ventures数据显示，美国企业开源模型支出中，中国模型占比达到89%，Kimi、DeepSeek、智谱（HK2513）GLM位居前列。
不过，调用量增长并不意味着模型厂商获得同等比例的商业收入。Menlo Ventures数据显示，开源模型在企业词元使用量中的份额由11%升至19%，支出份额却由6%降至4%。报告指出，开源模型平均调用价格大幅下降，是两者变化不同步的重要原因。与此同时，海外闭源厂商仍占据企业大模型API支出的主要份额。
上海财经大学特聘教授胡延平向记者分析，海外头部闭源模型在复杂推理等高价值任务上仍占优势，国产开源模型则凭借成本效率，承接了大量高频、标准化任务。开放权重后，企业还可以自行部署模型，但调用规模的增长未必直接转化为模型原厂的收入。
企业采购模型的方式也在同步变化。某头部券商计算机首席对记者表示，企业可以保留闭源模型处理复杂工作，将高频、标准化任务交给其他模型，便可能改变供应商获得的预算。另有机构认为，智能体往往需要多轮调用，企业应比较完成整项任务的综合成本，而不只是词元单价。
国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力认为，AI Coding、金融研究等专业场景的投入产出较易衡量，客户购买的不只是推理词元，还包括代码正确性、逻辑可追溯、合规可控和长时间任务稳定运行的保障，这些细分独特的需求给国模打开了更多的市场空间。
从调用规模到持续付费
大模型商业模式如何演绎？
调用规模扩大之后，模型厂商的商业模式会如何变化？从智谱（HK2513）财务数据看，截至8月底，平台词元调用量较年初增长超40倍，API平均售价提高约101%，单位词元推理成本下降约80%，主营API调用服务呈现量价齐升态势。
“大模型竞争的主线，已经从‘模型能不能用’换成了‘能不能被持续付费使用’。”胡延平认为，下一阶段应关注任务完成度、推理毛利率、企业客户留存、单位客户价值、API收入占比，以及ARR增长趋势等六项指标。他表示，涨价后调用量仍增长，只能说明当下需求旺盛；竞争加剧、算力宽松后，客户是否愿意继续按原价续用，才是定价权的真正检验。
技术降本是改善盈利能力的基础，但并非没有边界。胡延平表示，从推理引擎优化、降低KV Cache消耗到提高集群利用率，各类效率提升都有下限。随着智能体执行任务的步骤增多，企业词元消耗和AI使用总成本还可能继续增长，衡量模型经济性，也需要综合考虑能效比、量效比和费效比。
API调用之外，大模型的商业模式也开始多元化。MiniMax上半年AI原生产品收入4260万美元，同比增长100.9%；Kimi也在API之外拓展Code、Work等专业产品。朱克力认为，国产模型商业化正从“低价词元换规模”向价值分层、任务化收费演进。不同场景对准确性、稳定性和适配能力的要求不同，也为产品订阅、企业服务等模式提供了空间。
要让客户持续使用，模型之外的生态建设同样重要。“围绕模型形成的工具、部署方案和人才储备越丰富，新用户接入成本就越低。”一名头部大模型从业者告诉记者，开源模型能够吸引更多开发者参与应用创新，而围绕模型形成的训练工具、行业解决方案和服务网络，则有助于降低企业部署和使用门槛，为模型厂商拓展产品订阅、行业交付和持续服务创造条件。
